विचार नेता

AI के साथ स्वास्थ्य देखभाल में सफलता के लिए निरंतर आधुनिकीकरण ही कुंजी है

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कई दशकों से, स्वास्थ्य देखभाल आधुनिकीकरण एक परिचित योजना का पालन करता रहा है: एक रोडमैप बनाना, फंडिंग सुरक्षित करना, एक बड़ा परिवर्तन कार्यक्रम शुरू करना और भविष्य की तकनीकी वातावरण की ओर काम करना। यह मॉडल तब समझ में आता था जब प्रौद्योगिकी और व्यावसायिक आवश्यकताएँ इतनी धीरे-धीरे बदलती थीं कि कई वर्षों की योजना प्रासंगिक बनी रह सके।

आज यह और अधिक कठिन हो रहा है। स्वास्थ्य देखभाल संगठनों को वित्तीय और कार्यबल दबाव, नियामक परिवर्तन और बढ़ती उपभोक्ता अपेक्षाओं को नेविगेट करना पड़ रहा है, जबकि AI तेज़ी से यह बदल रहा है कि प्रौद्योगिकी क्या कर सकती है। Gartner का 2026 CIO और टेक्नोलॉजी एक्जीक्यूटिव सर्वे पाया कि 94% CIO अगले दो वर्षों में अपनी योजनाओं और परिणामों में महत्वपूर्ण परिवर्तन की उम्मीद करते हैं, जबकि केवल 48% डिजिटल पहलों ने अपने व्यावसायिक परिणाम लक्ष्य को पूरा किया या उससे अधिक प्राप्त किया।

चुनौती यह है कि केवल रोडमैप को अधिक प्रभावी ढंग से लागू करना पर्याप्त नहीं है। जिस वातावरण के लिए कोई संगठन आधुनिकीकरण कर रहा है, वह आधुनिकीकरण प्रक्रिया के जारी रहने के दौरान बदल सकता है। आज की प्राथमिकताओं और मार्जिन दबावों के आधार पर डिज़ाइन किया गया कार्यक्रम समाप्त होने तक वित्तीय, नियामक या तकनीकी रूप से अलग आवश्यकताओं को हल कर रहा हो सकता है।

Why the Traditional Model Keeps Falling Behind

परम्परागत दृष्टिकोण सीधा है। सबसे पहले, संगठन एक विस्तृत योजना बनाता है, फिर फंडिंग प्राप्त करता है और परिवर्तन योजना को लागू करता है, यह आशा करते हुए कि उसके सिस्टम अगले कुछ वर्षों में आधुनिकीकरण हो जाएंगे। यह तब काम करता था जब प्रौद्योगिकी और व्यावसायिक जरूरतें इतनी धीरे-धीरे बदलती थीं कि योजना प्रासंगिक बनी रह सके जब तक परियोजना पूरी नहीं हो जाती।

आज की दुनिया में, कंपनियों को बजट दबाव, नई विधायी आवश्यकताएँ, स्टाफिंग सीमाएँ, उपभोक्ता प्राथमिकताओं में बदलाव और तेज़ी से विकसित हो रही प्रौद्योगिकी—इन सभी को एक साथ संभालना पड़ता है। यह वह वास्तविकता नहीं है जिसमें अमेरिकी स्वास्थ्य देखभाल कार्य करता है। आप चाहे जो भी रोडमैप बनाएं, वह वर्तमान में आप जिस चुनौती का सामना कर रहे हैं, उससे अलग चुनौती का सामना करेगा, क्योंकि कार्यान्वयन के क्षण से ही सिस्टम क्षीण होना शुरू हो जाता है। इसके अलावा, कंपनियां हर पाँच से सात साल में मौलिक बदलाव करने में लगातार समय से पीछे रहती हैं।

यहाँ मुख्य समस्या आवश्यक संसाधनों और दृढ़ता की कमी है। “बिग बैंग” प्रकार का परिवर्तन अत्यधिक बजट की मांग करता है, प्रक्रिया के दौरान व्यावसायिक प्राथमिकताओं में बदलाव के कारण रास्ते से हट जाता है, और कभी‑कभी इतना लंबा चलता है कि परिणाम दिखने पर नेतृत्व पहले ही इस प्रयास में विश्वास खो चुका होता है।

A Different Operating Modernized Model

यह दृष्टिकोण पिछले वाले जैसा नहीं है, बल्कि यह पूरी तरह से नई क्रमबद्ध विधि है। सभी चीज़ों को एक साथ नवीनीकृत करने की कोशिश करने के बजाय, कंपनियां एक समय में एक अंत‑से‑अंत व्यावसायिक क्षमता पर ध्यान केंद्रित करके परिवर्तन को बेहतर ढंग से प्रबंधित कर रही हैं—लोगों से लेकर प्रक्रियाओं, एप्लिकेशनों और डेटा तक। और फिर अगले पर आगे बढ़ती हैं। यह ऐसे है जैसे घर को एक बार में पूरी तरह से नवीनीकृत करने के बजाय एक कमरे को पूरा करके पुनर्निर्माण किया जाए। लक्ष्य गति बनाना है: कुछ ठोस प्रदान करना, उस अनुभव से सीखना, और बड़े स्तर पर विस्तार करना।

Where AI Fits and Where It Doesn’t

AI का उदय फिर से एक रोचक, यदि नहीं गहरा, दार्शनिक प्रश्न उठाता है: क्या प्रौद्योगिकी को मौजूदा प्रक्रियाओं को अनुकूलित करना चाहिए या उन्हें अप्रचलित बनाना चाहिए?

AI के उदय ने इस अंतर को और अधिक महत्वपूर्ण बना दिया है। Gartner पाया कि 80% CEOs मानते हैं कि AI संचालन क्षमता में व्यापक बदलाव को मजबूर करेगा। यह संकेत देता है कि अवसर केवल मौजूदा प्रक्रियाओं को तेज़ करने तक सीमित नहीं है। एक अक्षम प्रक्रिया में AI लागू करने से गति में सुधार हो सकता है, लेकिन यह मूल अक्षम्यता को नहीं हटाता।

साथ ही, संगठनों को रातोंरात मुख्य प्रक्रियाओं को छोड़ना संभव नहीं है; कई प्रक्रियाओं को परिवर्तन के दौरान भी चलाना पड़ता है। AI का वास्तविक मूल्य तब आता है जब इसे उन प्रक्रियाओं की पहचान करने के लिए उपयोग किया जाता है जिन्हें पुनः डिज़ाइन करना चाहिए, जिन्हें सरल बनाना चाहिए, और जिनका अब कोई उद्देश्य नहीं बचा।

Stop Measuring the Project. Measure the Outcome.

आधुनिकीकरण अब केवल इस कारण से नहीं चलाया जा सकता कि प्रौद्योगिकी पुरानी हो गई है। अमेरिकी स्वास्थ्य देखभाल संगठनों को निरंतर वित्तीय दबाव और त्रुटि के लिए कम जगह के साथ काम करना पड़ता है, इसलिए हर पहल को स्पष्ट व्यावसायिक मूल्य प्रदर्शित करना आवश्यक है।

यह आधुनिकरण को प्राथमिकता देने के लिए एक अलग दृष्टिकोण की माँग करता है। सबसे बड़े कार्यक्रम जरूरी नहीं कि सबसे मूल्यवान हों। मूल्य को उन व्यावसायिक प्रक्रियाओं में सुधार के रूप में परिभाषित किया जाता है जो अधिक कुशल संचालन, राजस्व चक्र और क्लिनिकल वर्कफ़्लो को मजबूत बनाते हैं, रोगी या सदस्य के अनुभव को बेहतर बनाते हैं और भविष्य के लिए लचीलापन प्रदान करते हैं। मूल बात यह है—हमें अपने आधुनिकीकरण प्रयासों को उनके द्वारा लाए गए मूल्य के आधार पर मापना चाहिए, न कि पहल के आकार या पैमाने के आधार पर।

अमेरिकी स्वास्थ्य देखभाल को हमेशा निरंतर परिवर्तन के माहौल में काम करना पड़ेगा—नई नियमावली, प्रौद्योगिकियाँ, व्यावसायिक मॉडल, और सदस्यों, रोगियों और प्रदाताओं की लगातार बढ़ती मांगें। लक्ष्य कभी भी केवल ‘आधुनिक’ की एक स्थिति नहीं था।

इस माहौल में जीतने वाले वे संगठन नहीं होंगे जो बड़े परिवर्तन और बड़े बजट पर दांव लगाते हैं। जीतने वाले वे होंगे जो लगातार अनुकूलित हो सकें, लगातार रूपांतरित हो सकें, लगातार मूल्य प्रदान कर सकें, और इस प्रक्रिया में व्यवसाय को नुकसान न पहुंचाएँ।

यही वह बदलाव है जो स्वास्थ्य देखभाल को अपनाना चाहिए: आधुनिकीकरण अब भविष्य से कदम मिलाने के लिए समय‑समय पर किया जाने वाला प्रयास नहीं रहा। यह भविष्य का जवाब देने के लिए एक कोर व्यावसायिक क्षमता बन रहा है।

अभिजीत वैद्य Emids में डेटा और एआई प्रैक्टिस के प्रमुख हैं। अभिजीत को डेटा और एआई में दो दशकों से अधिक का अनुभव है, और उनका फोकस संगठनों को प्रौद्योगिकी‑आधारित परिवर्तन में मदद करना है। उनकी विशेषज्ञता डेटा आधुनिकीकरण, डेटा ट्रस्ट, एआई रणनीति, समाधान वास्तुकला, जनरेटिव एआई और एजेंटिक एआई तक फैली हुई है।

Emids से पहले, अभिजीत Zensar Technologies में डेटा इंजीनियरिंग और एनालिटिक्स के ग्लोबल मार्केट हेड थे, जहाँ उन्होंने डेटा आधुनिकीकरण, विश्लेषण और मशीन लर्निंग पर काम किया। Zensar से पहले, उन्होंने Cognizant में 15 से अधिक वर्षों तक कार्य किया, जहाँ वे वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाओं में प्रगति करते हुए अंततः उत्तर अमेरिका के वित्तीय सेवाओं के व्यवसाय के लिए डेटा और इंटेलिजेंस डिलीवरी का नेतृत्व करने तक पहुंचे।